智能反射面辅助的UAV通信中优化用户和速率方法.pdf

A Sum Rate of Users Optimization Method for Intelligent ReflectingSurface-aided UAV Communication SystemZHENG Xin1，WANG Zili2（1.School of Computer and Artificial Intelligence，Huanghuai University，Zhumadian 463000，China；2.Zhumadian Vacational and Technical College，Zhumadian 463000，China）Abstract：As a passive device，Intelligent Reflecting Surface can enhance the communicationquality in Unmanned Aerial Vehicle（UAV）communication system.Therefore，for intelligent reflectingsurface-aided UAV communication system，sum rate of users optimization（SRUO）method is proposed.In SRUO method，firstly，considering the constraints of backhaul link，a multi-variable optimizationproblem is proposed with jointly optimizing the IRS phase shift，UAV placement position and sub-channel assignment.Secondly，in consideration of the non-convex target problems，the original targetproblem is decomposed into various sub-problems.These sub-problems are solved by CVX-Moseksolver and successive convex approximation，respectively.The performance analysis shows that theproposed SRUO algorithm improves the sum rate.Key words：UAV communication；intelligent reflecting surface；sum rate；UAVdeployment；sub-channel assignment；backhaul linkCitation format：ZHENG X，WANG Z L.A sum rate of users optimization method for intelligentreflecting surface-aided UAV communication systemJ.Fire Control&Command Control，2023，48（6）：114-119.0引言因机动性好，易部署，基于 UAV 的通信网络被广泛应用1-2，如基于 UAV 的森林防火巡视系统，基于 UAV 的应急救援等。多数应用需将 UAV 作为空中移动基站（basestations，BS）3-4。地面用户（grounduser，GU）通过 UAV 接入蜂窝移动网络，进而提高地面用户的速率。收稿日期：2022-04-11修回日期：2022-06-15基金项目：河南省科技计划基金资助项目（222102240106）作者简介：郑鑫（1977），女，河南西平人，副教授。研究方向：计算机应用及物联网技术。*摘要：作为一种无源器件，智能反射面（intelligent reflecting surface，IRS）能够增强无人机（unmanned aerial vehi-cle，UAV）通信系统的通信质量。为此，针对 IRS-UAV 通信系统，提出一种优化用户和速率方法（sum rate of usersoptimization，SRUO）。先在满足回程链路约束条件下，建立一个联合 IRS 相移、UAV 位置和子信道的分配的多变量优化目标问题。考虑到目标问题的非凸性，将原目标问题分解，再分别利用 CVX-Mosek 工具和连续凸逼近（successiveconvex approximation，SCA）算法求解。性能分析表明，提出 SRUO 算法提高了和速率。关键词：无人机通信；智能反射面；和速率；UAV 部署；子信道分配；回程链路中图分类号：TN929.5文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1002-0640.2023.06.018引用格式：郑鑫，王自力.智能反射面辅助的 UAV 通信中优化用户和速率方法 J.火力与指挥控制，2023，48（6）：114-119.智能反射面辅助的 UAV 通信中优化用户和速率方法*郑鑫1，王自力2（1.黄淮学院计算机与人工智能学院，河南驻马店463000；2.驻马店职业技术学院，河南驻马店463000）文章编号：1002-0640（2023）06-0114-06Vol.48，No.6Jun，2023火 力 与 指 挥 控 制Fire Control&Command Control第 48 卷第 6 期2023 年 6 月114（总第 48-）智能反射面（intelligent reflecting surface，IRS）是提高 UAV 与 GU 间通信质量的有效技术。IRS 是一种由大量低成本的被动无源反射元件组成的平面，放置在发送方与接收方之间。由于每个元件能够独立地调整入射信号相位，能够使接收方更好地接收信号。因此，IRS 在基于 UAV 的无线网络（IRS-UAV）中广泛使用5-6。将 IRS 融入 UAV 系统，可提高 UAV 与地面用户间通信链路受阻问题。研究者已对 IRS-UAV 的无线网络进行较深入研究。在基于 UAV 的无线网络中，通常将 IRS 安装于 UAV 上或者建筑物墙上7-10。文献 7 讨论了将 IRS 安装于 UAV 的网络能效问题；文献 8-10 针对 IRS 安装于建筑物墙的环境，讨论如何通过优化 UAV 的轨迹和传输功率，最大化和速率。文献 11 通过联合优化 IRS 相移和 UAV的移动轨迹，提升用户和速率。文献 12 针对 UAV作为空中边缘计算服务器的应用场景，利用 IRS 辅助 UAV 接收信号，降低系统能耗。这些研究工作并没有考虑到回程链路的容量问题。即在面向多载波UAV-IRS 的无线网络中，如何在满足回程链路容量约束条件下，最大化用户的和速率。本文对该问题进行研究，优化用户和速率方法（sum rate of users opti-mization，SRUO）。SRUO 通过引用 IRS 技术，并优化IRS 相移、UAV 位置和子信道分配，进而分析它们对和速率的影响。1系统模型K 个 GUs 分布于多载波 UAV-IRS 的无线网络，它们形成 GU 集：。每个 GU 具有固定的位置，即，。假定 UAV 的高度为 H，水平位置为。UAV 作为空中基站，其通过蜂窝基站接入核心网络。假定蜂窝基站的水平位置坐标为，高度为 Hb。假定一个 IRS 附在一个墙面上，墙面的高度为Hi，水平面坐标为，如图 1 所示。每个 IRS由个无源反射元组成。反射元的间距为 d。用椎 表示 IRS 的相移矩阵：（1）式中，。1.1子信道分配假定共有 C 个子信道用于无线接入和回程链路接入，采用正交频分多址接入技术13。C 个子信道形成子信道集：，每个子信道带宽为W Hz。引用二值变量。如果，表示子信道 c被分配至 UAU 与第 k 个 GU（GUk）间的通信。反之，。类似地，引用二值变量。若，表示子信道 c 被分配于回程链路通信，反之，。为了确认每个用户能正常通信，每个 GU 必须被分配到一个子信道，即。同时，每个子信道只能分配到一个链路，这就使得子信道 c 满足式（2）的约束条件：（2）1.2信道模型蜂窝基站与 UAV 间、UAV 与 IRS 间和 UAV 与GU 间的通信链路为视距传播，而 IRS 与 GUs 间通信信道经历 Rayleigh 信道14衰落。它们间的欧式距离如式（3）所示：（3）依据文献 8，GUk端从 UAV 所接收的信号 yk8：（4）式中，p 表示 UAV 向 GUk的传输功率。假定 UAV 向每个 GU 的传输功率都相同，因此，其中，Pmax表示 UAV 总的传输功率；nG表示在 GU 端的高斯白噪声，其服从零均值，方差为 滓2的正态分布。此外，、和分别表示 UAV 至 GUk、UAV至 IRS 和 IRS 至 GUk间链路的信道协系数，如图 2所示。的定义如式（5）所示：（5）式中，茁0表示参考距离为 1 m 的信道增益。图 1系统模型Fig.1System model郑鑫等：面向移动物联网环境的基于多路由指标的 RPL 改进路由1151069（总第 48-）火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 6 期图 2UAV，GUk和 IRS 间空间关系Fig.2Spatial relationship among UAV，GUkand IRS的定义如式（6）所示：（6）式中，。其中，表示 UAV 离 IRS的水平和垂直方向的倾角。因此，。的定义如式（7）所示：（7）式中，表示 IRS 至 GUk间的水平和垂直方向的倾角；。其 中，。2问题描述本文主旨在通过优化 IRS 的相移、UAV 的位置和子信道分配，提高 GUs 和速率。GUk在子信道 c（UAV 至 GUk信道）上所获取的速率：（8）式中，其中，。此外，在子信道 c 上回程链路上可获取的速率15：（9）式中，p0表示蜂窝基站的发射功率。为了维持端到端的性能，从 UAV 至 GUs 间所有链路上的总速率应不大于回程速率。因此，应满足约束条件：（10）令、椎 和分别表示分配的子信道、IRS 相移和 UAV 所有位置。即通过优化 鬃、椎 和 Q，最大化 GUs 的和速率。因此，可构建如式（11）的目标问题：（11）约束项：（12）（13）（14）（15）（16）由于约束项（14）是非凸的和式（15）中存在整数变量，式（11）的问题是非凸混合整数非线性优化（MINLP）问题16。3问题的求解为了求解问题 P，先推导相移的闭合解，然后再通过迭代求解子信道分配和 UAV 位置。令 CA和 CB分别表示分配至 UAV 至 GU 间链路和回程链路的子信道集，即。最初，在集 CA内的元素数等于 GUs 的用户数，进而保证每个用户至少被分配到一个子信道。剩余的子信道纳入到CB。然后，在满足约束条件下，优化 IRS 的相移和UAV 位置的同时，更新 CA和 CB集。接下来，阐述求解问题 P的具体过程。为了最大化式（8）所示的速率，最优的 IRS 相移 椎*应关联到信道系数。其中，椎*表示最优 IRS 相移。相对应地，的定义如式（17）所示：1161070（总第 48-）（17）将此 IRS 相移代入到问题 P，问题 P仍是非凸MINLP 问题。为此，对问题 P进行分解求解。3.1最优的子信道分配（鬃）对于给定的 椎 和 Q，可将求解子信道分配问题形成子问题 P1：（18）约束项：因此，子问题 P1 是标准的混合整数规划问题（MILP），其能通过 CVX-Mosek 工具17进行求解。3.2最优的 UAV 位置（Q）对于给定的 椎 和 鬃，可将求解最优 UAV 位置问题形成子问题 P2。由于此问题为非凸问题，需引入一些辅助变量，再利用连续凸逼近（successive convexapproximation，SCA）算法进行处理。具体而言，引入变量，和。结合式（9）和式（10）可得：（19）（20）式中，；。其中，可依式（17）计算。因此，是关于 自k和 滋 的凸函数。3.2.1基于一阶 Taylor 扩展的速率下限和上限据此，可通过一阶 Taylor 扩展函数求解的下限。在第 r 次迭代时的下限为：（21）式中，表示的下限；。类似地，是关于 着 的凸函数。引用在给定点着r的一阶 Taylor 扩展，可得到的下限：（22）式中，表示的下限。再通过引入辅助变量和，得到的上限：（23）从式（23）可知，是关于 琢k和 酌 的凸函数。此外，由于和也是关于 q 的凸函数，在点 qr进行一阶 Taylor 扩展函数，可得和。最后，将获取 UAV 最优位置问题转化成问题 P2：（24）约束项：P2 问题为凸问题，其可通过 CVX-Mosek 工具进行求解。3.2.2求解问题 P过程求解问题 P的过程如算法 1 所示。先初始化参数：CA，CB，Q0，鬃0，S*=102，S=S1=0，t=0；其中，S*表示目标速率；S1表示每个可行解所计算的和速率，即每次迭代计算所计算的和速率；S 表示在迭代过程中郑鑫等：面向移动物联网环境的基于多路由指标的 RPL 改进路由1171071（总第 48-）火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 6 期的中间变量；t 表示迭代次数的索引号。在每次迭代时，先从 CB中找一个子信道 c，纳入 CA，并对 CA和 CB进行更新，如 Step 4 所示。Step 5至 Step 9 给出了求解问题 P 的迭代过程。具体而言，先利用式（17）估算最优 IRS 相移，再通过迭代分别求解问题 P1 和 P2，进而获取 鬃酌和 Q酌。Step 10Step 15 给出求解可行解的过程。如果计算的最大和速率大于上次迭代的速率，就进一步更新 S，并更新最优解。否则，就重新从 CB中找一个子信道 c，纳入 CA。重复上述过程，直到所收敛的和速率与目标速率之差小于10-6，即收敛的和速率逼近于目标速率。最后，通过算法 1 得到最优的。4性能分析4.1仿真参数利用 MATLAB 软件建立仿真平台。考虑方形网络区域，且网络尺寸为 1 000 m1 000 m。UAV 的高度为 120 m；蜂窝基站的位置为（0，0，20）m。具体的仿真参数如表 1 所示。此外，GUs 分布在半径为200 m 的圆形区域，。最初，UAV 位于该区域中心。表 1仿真参数Table1Simulation parameters4.2数据分析本节着重分析 IRS 技术和 UAV 位置对 GUs 和速率的影响。为此，在仿真中考虑未采用 IRS 技术的场景，其标记为 without IRS。同时，针对 UAV 位置考虑将 UAV 位置固定在区中心的场景，而本文提出的算法不是将 UAV 位置固定在区中心，只是初始位置在区中心，然后通过优化迭代 UAV 位置。将前者记为 UAV-中心，后者记为 UAV-优化。因此，存在 4种情况：UAV-中心 with IRS；UAV-中心 withoutIRS；UAV-优化 with IRS；UAV-优化 without IRS。分析 GUs 数对和速率的影响。图 3 给出和速率随 GUs 数的变化情况，其中，GUs 数从 1228 变化，C=60。图 3GUs 数对和速率的影响Fig.3Impact of number of GUs on sum rate从图 3 可知，GUs 数对和速率影响较小。在 GUs数从 12 变化至 28 过程，和速率增长缓慢。此外，观察图 3 可知，采用 IRS 技术可以有效提高和速率。UAV-优化 with IRS 和速率比 UAV-优化 withoutIRS 和速率平均提高近 20%。同时，观察图 3 可知，UAV 的位置对和速率有重要影响。UAV-优化的和速率优化 UAV-中心的和速率。接下来，分析子信道数对和速率的影响，如图 4所示，其中，子信道数从 5090 变化，GUs 数为 20，。从图 4 可知，子信道数对和速率有重要图 4子信道数对和速率的影响Fig.4Impact of number of sub-channels on sum rate1181072（总第 48-）图 5IRS 数和速率的影响Fig.5Impact of number of IRS on sum rate影响。和速率随子信道数呈线性增长。原因在于：子信道数越多，可优化的空间越高。同时，观察图 4 可知，在变化子信道数环境下，IRS 对和速率的提高有积极作用。分析 IRS 元件数对和速率的影响，如图 5 所示，其中，IRS 元件数从 16144 变化，GUs 数为 20，C=60。从图可知，IRS 元件数增加，有利于提高和速率。原因在于：IRS 元件数越多，反射至 GUs 的信号越多，提升了信号质量。侧面说明，本文研究 IRS 对和速率影响的意义。5结论为了提高 IRS 辅助的 UAV 系统的和速率，分析了 IRS 相移、UAV 位置和子信道分配对和速率的影响，并将和速率问题构成 MINLP 问题，再利用SCA 算法求解。通过仿真分析，证实了所提出方法的和速率的性能。本文只考虑了单 UAV 场景。将分析基于 IRS 辅助的 UAV 群的通信场景，进一步优化方法，这将是后期的研究工作。参考文献：1 邓志刚，周桐庆，谢莹，等.一种面向海上频谱监测的无人机调度方法 J.小型微型计算机系统，2019，40（8）：1788-1793.DENG Z G，ZHOU T Q，XIE Y，et al.UAV schedulingapproach to maritime spectrum monitoring J.Journal ofChinese Computer Systems，2019，40（8）：1788-1793.2 郑学召，李腾飞，吴佩利，等.高层建筑消防无人机搭载灭火弹系统研究 J.消防科学与技术，2021，40（9）：1377-1380.ZHENG X Z，LI TF，WU P L，et al.Research on the high-risebuilding fire-fighting bomb system carried by drone J.FireScienceandTechnology，2021，40（9）：1377-1380.3 PHAM Q V，IRADUKUNDA N，TRAN N H，et al.Jointplacement，power control，and spectrum allocation for UAVwireless backhaul networksJ.IEEE Networking Letters，2021，3（2）：56-60.4 NGUYEN M D，HO T M，LE L B，et al.UAV placement andbandwidth allocation for UAV based wireless 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48-）由此，机动搜索旋回方向应为：若鱼雷从目标左舷首次进入尾流时，采用左旋回方向，即逆时针方向（俯视）；若鱼雷从目标右舷首次进入尾流时，采用右旋回方向，即顺时针方向（俯视）。3.6旋回结束后航向旋回结束后航向是在鱼雷旋回搜索一周后仍未发现目标的情况下，继续搜索的航行。确定旋回结束后航向的原则是：在现有信息的基础上，使鱼雷与目标位置最或然点相遇。鱼雷进入目标尾流时（鱼雷到达 C 点时，C 点为线段 CM 的端点），目标位置最或然点为 M 点（线段CM 的另一端点）；鱼雷穿过尾流到达 B 点且未发现目标尾流时，开始以 O 为圆心进行圆周搜索；搜索一周回到 B 点后仍未发现目标时，目标位置最或然点位于 P 点；鱼雷开始进行与目标的相遇机动，预期相遇点为 Q 点，BQ 即为旋回结束后航向。在这个相遇过程中，设定相遇时间为 t，在吟CBQ 中，CQ=CM+2仔r/VlVd+Vd伊t，BQ=Vl伊t，BCQ=180-兹，其中，r 为再规划半径，Vl 为鱼雷速度，Vd 为目标速度，兹 为尾流自导射击诸元计算参数中的命中角（尾流进入角），利用余弦定理，BQ2=CB2+CQ2+2 CBCQ cos兹，即可得 t 的值，利用正弦定理，可得蚁BQC的值，目标航向与蚁BQC 进行加减计算，可得 BQ 的方向，如图 4 所示。4结论现代作战条件下，鱼雷虽以线导方式攻击为主，但是在一些情况下仍有使用自导方式攻击的必要性。尾流自导+机动搜索方式，就是特殊条件下潜艇指挥员可采取的选项之一。本文论述的策略方法，在作战中，有的可以直接被采用，有的因为涉及复杂计算难以在情况紧迫的局面下得到运用。虽然如此，其仍有一定的应用价值，比如按此方法所提供的思路，进行概略计算或绘算；再如在指控系统建设中嵌入该方法。这都是该理论研究所期望的效果和作用。参考文献：1 于雪泳，李本昌.潜艇“点对点”和“点对域”鱼雷攻击分析 J.火力与指挥控制，2014，39（5）：111-113.YU X Y，LI B C.Analysis of the attack of“point to point”and“point to zone”of submarines to torpedoesJ.FireControl&Command Control，2014，39（5）：111-113.2 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